检索结果-南通市图书馆

基于KPCA和BPNN的模拟加载系统油压信号识别技术研究

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机械制造与自动化 2016年第5期45卷 103-106页

作者：王东王新晴段金辉梁升沈新民中国人民解放军理工大学野战工程学院 69008部队

为解决模拟加载系统油压信号的识别问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)特征提取和BP神经网络(BPNN)相结合的模式识别方法。该方法首先采用KPCA对原始样本数据进行特征提取,然后采用BPNN构造模式分类器,对工作装置6种不同工作状态信号... 详细信息

为解决模拟加载系统油压信号的识别问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)特征提取和BP神经网络(BPNN)相结合的模式识别方法。该方法首先采用KPCA对原始样本数据进行特征提取,然后采用BPNN构造模式分类器,对工作装置6种不同工作状态信号进行识别。实验结果验证了该方法的有效性,为同类液压系统的信号特征分析及模式识别提供了参考。

关键词：工程机械模拟加载油压信号核主元分析 BP神经网络

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基于切削功率与油压信号的深孔钻削监测系统

价值工程 2011年第17期30卷 26-27页

作者：王玮宝鸡文理学院宝鸡721016

针对深孔加工系统实时监测困难和可靠性较差的特点,本文应用多传感器综合检测技术,分别采集深孔钻削过程中的切削功率与油压信号,并将两路信号融合起来输入系统进行分析,建立多参数融合的监测系统,由对信号的综合分析得出检测结果。

关键词：深孔监测系统传感器油压信号

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柴油机燃油压力信号的载荷识别

车用发动机 1996年第4期 41-44页

作者：籍凤荣汪伟

在高速柴油机喷油系统性能检测中，一般以燃油压力信号作为喷油系统性能检测参量。通过对油压波形分析来判断喷油系统的工作状况。本文阐述了采用载荷识别技术识别油压信号的频谱特性，进而得到其时域波形，并在模拟试验中获得了比较满... 详细信息

在高速柴油机喷油系统性能检测中，一般以燃油压力信号作为喷油系统性能检测参量。通过对油压波形分析来判断喷油系统的工作状况。本文阐述了采用载荷识别技术识别油压信号的频谱特性，进而得到其时域波形，并在模拟试验中获得了比较满意的诀别结果。

关键词：载荷识别油压信号汽车柴油机燃油压力信号

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深孔加工过程油压监测信号消噪技术研究

西安理工大学学报 2008年第2期24卷 162-165页

作者：郑建明张顺军肖继明李言王书庆西安理工大学机械与精密仪器工程学院陕西西安710048

针对深孔加工过程油压监测信号含有大量脉冲干扰和随机非平稳噪声的特点,提出了一种基于小波包的防脉冲干扰滑动平均滤波方法,该方法首先对油压信号进行小波包消噪,再对小波包处理后的结果进行防脉冲滑动平均处理。实验结果表明,利用小... 详细信息

针对深孔加工过程油压监测信号含有大量脉冲干扰和随机非平稳噪声的特点,提出了一种基于小波包的防脉冲干扰滑动平均滤波方法,该方法首先对油压信号进行小波包消噪,再对小波包处理后的结果进行防脉冲滑动平均处理。实验结果表明,利用小波包技术和防脉冲干扰滑动平均算法相结合的滤波方法,对油压监测信号具有很好的滤波效果,从消噪油压信号中提取的变化率特征可有效实现对深孔加工过程中堵屑故障的监测。

关键词：深孔加工油压信号滑动平均滤波小波包消噪

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基于MM-EMD的改进HHT及应用

振动与冲击 2012年第20期31卷 23-26,37页

作者：梁升王新晴王东夏天钱淑华解放军理工大学南京210007 海军工程研究设计局北京100841

针对传统Hilbert-Huang变换假设"信号由IMF(Instinct Mode Functions)分量与普通趋势项构成"这一固有局限,根据油压信号的自身特点,提出了基于MM-EMD(Mathematical morphology and Empirical Mode Decomposition)的Hilbert-Huang变换改进方法,并将其应用于油压信号分析处理中。该方法的基本思想如下:针对存在非IMF、非普通趋势项分量的信号,先用数学形态滤波器分离出该分量,再对剩余信号进行EMD分解与Hilbert谱分析。仿真信号与实测信号表明,新方法能取得比传统Hilbert-Huang变换更好的分析效果。

关键词：油压信号数学形态学(MM) 经验模态分解(EMD) Hilbert-Huang变换(HHT)

基于PCA-SVM油压状态识别的液压扳手判停方法研究

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机床与液压 2023年第5期51卷 111-116页

作者：张伟杨其华刘钢海中国计量大学机电工程学院浙江杭州310018 中国计量大学质量与安全工程学院浙江杭州310018

为了提高泵站驱动液压扳手作业的工作效率及实现扳手的自动判停,分析泵站输出油压、扳手活塞位移、螺栓扭矩随时间变化的对应关系,提出一种基于PCA-SVM油压状态识别的液压扳手判停方法,通过主成分分析(PCA)提取不同油压状态下的特征参量... 详细信息

为了提高泵站驱动液压扳手作业的工作效率及实现扳手的自动判停,分析泵站输出油压、扳手活塞位移、螺栓扭矩随时间变化的对应关系,提出一种基于PCA-SVM油压状态识别的液压扳手判停方法,通过主成分分析(PCA)提取不同油压状态下的特征参量,作为支持向量机(SVM)的输入,完成对油压阶段的准确识别,间接实现对泵站做功状态的识别。通过缩短泵站无用功时段以提高有用功时段在加压周期所占比重,达到提高扳手工作效率的目的;并根据有用功时段油压与螺栓扭矩的对应关系实现扳手的自动判停。实验结果表明:该方法能够在提高泵站作业效率的同时实现扳手的准确判停。

关键词：油压信号特征提取状态识别主成分分析支持向量机

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基于深度学习的铁路道岔转辙机故障诊断

基于深度学习的铁路道岔转辙机故障诊断

作者：何宗博中北大学

学位级别：硕士

随着我国铁路的高速发展,列车的运行速度、运行里程以及运行密度也在不断的增加。道岔作为铁路设备的关键部件使用频率和数量也在不断增大。如果道岔在是使用过程中出现问题可能会影响列车运行更严重的可以会造成人身安全威胁。转辙机... 详细信息

随着我国铁路的高速发展,列车的运行速度、运行里程以及运行密度也在不断的增加。道岔作为铁路设备的关键部件使用频率和数量也在不断增大。如果道岔在是使用过程中出现问题可能会影响列车运行更严重的可以会造成人身安全威胁。转辙机同样是铁路设备的重要部件主要用来转换道岔,转辙机的正常平稳运行对铁路运行的安全与效率具有重要的影响。目前我国铁路运行监测系统通过对转辙机进行定期检修和设天窗点维修的手段来保证转辙机安全可靠的运行,这种传统的方式工作量大、工作效率低,开箱操作还有可能由于人工操作失误带来更多的安全隐患,所以依靠人工的经验对转辙机进行故障识别,很容易因为经验问题带来对故障的漏判和错判从而危及行车安全。转辙机的油压信号是反映转辙机运行是否正常的一个重要特征和依据。在转辙机转换过程的不同阶段油缸的压力会有不同的变化,如若出现故障则油缸的压力会与正常情况的压力有很大不同。所以根据转辙机油压的变化并和正常情况进行对照可以判断出转辙机转换过程中是否出现了异常的情况。本文以我国铁路目前使用较多的转辙机为研究对象,结合CNN对数据局部特征提取和RNN对时间序列数据处理的优势,建立基于CNN-GRU转辙机故障诊断模型。使用转辙机转换过程中的油压数据训练模型并探究不同优化器对模型诊断率的和故障识别率的影响。文章使用ROC模型评估指标对建立的CNN-GRU转辙机故障诊断模型进行评估。经实验验证本文提出的CNN-GRU故障诊断模型对转辙机的故障具有较好的诊断率,可以准确的识别出故障类别,提出的故障诊断方法对转辙机的故障诊断具有借鉴意义。本文基于建立的CNN-GRU模型开发了基于深度学习的道岔转辙机故障诊断系统,使故障诊断的结果可视化展示。

关键词：转辙机油压信号深度学习 CNN-GRU 故障诊断系统